سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

کتاب بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی اجرای MCMC در Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مفاهیم پایه MCMC
  • 2. مبانی نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو
  • 3. تاریخچه و اهمیت MCMC
  • 4. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 5. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری گیبس
  • 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 7. مقایسه الگوریتم‌های MCMC
  • 8. کاربرد MCMC در آمار بیزی
  • 9. استنتاج بیزی و نقش MCMC
  • 10. مدل‌های بیزی خطی
  • 11. مدل‌های بیزی غیرخطی
  • 12. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 13. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 14. نحو پایه Stan
  • 15. تعریف مدل‌های احتمالی در Stan
  • 16. نوشتن توابع چگالی احتمال در Stan
  • 17. کامپایل و اجرای مدل‌های Stan
  • 18. دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 19. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی اجرای MCMC
  • 20. معیارهای همگرایی در MCMC
  • 21. تشخیص عدم همگرایی
  • 22. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 23. معیار R-hat
  • 24. تحلیل سری زمانی نمونه‌ها
  • 25. نمونه‌گیری با گام‌های بزرگتر
  • 26. نمونه‌گیری با گام‌های کوچکتر
  • 27. اهمیت انتخاب گام مناسب
  • 28. تأثیر ابعاد مدل بر اجرای MCMC
  • 29. مدل‌های با ابعاد بالا
  • 30. چالش‌های اجرای MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 31. تکنیک‌های بهبود نمونه‌گیری در Stan
  • 32. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 33. استفاده از پیشنهادات متناسب
  • 34. تنظیم نرخ پذیرش
  • 35. استفاده از نمونه‌گیرهای دیگر در Stan
  • 36. نمونه‌گیر No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 37. مزایای NUTS
  • 38. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 39. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی اجرای الگوریتم‌های MCMC
  • 40. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود سرعت
  • 41. نمونه‌گیری موازی در Stan
  • 42. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 43. تنظیمات پیشرفته Stan برای بهینه‌سازی
  • 44. استفاده از کوئری‌های بهینه‌تر
  • 45. بهینه‌سازی تعریف مدل
  • 46. کاهش محاسبات تکراری
  • 47. استفاده از توابع کمکی در Stan
  • 48. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با MCMC
  • 49. مدل‌سازی داده‌های فضایی با MCMC
  • 50. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده با MCMC
  • 51. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 52. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
  • 53. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی آماری
  • 54. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 55. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 56. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 57. اعتبارسنجی متقابل در MCMC
  • 58. مقایسه مدل‌ها بر اساس معیارهای بیزی
  • 59. تفسیر نتایج MCMC
  • 60. نکات عملی در اجرای MCMC
  • 61. اشتباهات رایج در اجرای MCMC
  • 62. راهنمای عیب‌یابی مشکلات MCMC
  • 63. مطالعات موردی اجرای MCMC
  • 64. مطالعه موردی ۱: مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 65. مطالعه موردی ۲: مدل‌سازی سری زمانی ساده
  • 66. مطالعه موردی ۳: مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 67. مطالعه موردی ۴: مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
  • 68. ارائه نتایج MCMC
  • 69. مصورسازی نتایج MCMC
  • 70. گزارش‌نویسی نتایج MCMC
  • 71. نکات امنیتی در استفاده از نرم‌افزارها
  • 72. رعایت حریم خصوصی در داده‌ها
  • 73. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 74. ملاحظات شرعی در تحلیل‌های آماری
  • 75. مبانی فقهی در اقتصاد اسلامی (مرتبط با بانکداری)
  • 76. قوانین و مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
  • 77. مقررات مربوط به داده‌کاوی و تحلیل آماری
  • 78. اصول حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 79. حقوق مصرف‌کننده در خدمات دیجیتال
  • 80. قوانین مربوط به مالکیت فکری نرم‌افزار
  • 81. مقررات مربوط به انتشار محتوای آموزشی
  • 82. استانداردهای تولید محتوای آموزشی در ایران
  • 83. چارچوب‌های قانونی برای آموزش آنلاین
  • 84. اصول کلی حقوقی در جمهوری اسلامی ایران
  • 85. قانون اساسی جمهوری اسلامی ایران (مرتبط)
  • 86. قوانین مدنی و جزایی (مرتبط)
  • 87. قوانین مربوط به جرایم رایانه‌ای
  • 88. مقررات مربوط به فعالیت‌های اقتصادی مجاز
  • 89. ملاحظات اخلاقی در استفاده از فناوری
  • 90. اهمیت شفافیت در تحلیل‌های آماری
  • 91. مسئولیت‌پذیری در ارائه نتایج
  • 92. حفظ امنیت اطلاعات در فرآیند تحلیل
  • 93. تعهد به رعایت قوانین و مقررات

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.